基于GA优化BP神经网络的WSN数据融合技术研究

• 作者: 付晓东 容会 张晶 王剑平 薛冷
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 无线传感器网络 数据融合 神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 第二十届全国信息检索学术会议(CCIR 2014)论文选登
• 页码范围: 185-191
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2015.02.001

摘要

为减少无线传感器网络中节点的数据通讯量,降低能量消耗,达到数据融合的目的,设计了一种基于遗传算法优化BP神经网络的数据融合算法(BPGA),阐述了数据融合原理、BP神经网络和遗传算法,介绍了遗传算法优化BP神经网络的数据融合方法,利用遗传算法优化神经网络的权值、阀值及隐含层结构,然后通过优化后的神经网络提取无线传感器网络中原始数据的特征信息,并将特征信息发送给汇聚节点,从而提高网络数据采集效率,延长网络生命周期.最后通过与LEACH、BPNDA算法进行仿真实验比较,证明了其有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付晓东	昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室	57	180	7.0	10.0
5	张晶	昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室	60	174	8.0	9.0
9	王剑平	昆明理工大学信息工程与自动化学院	59	352	11.0	16.0
10	容会	昆明冶金高等专科学校艺术设计学院	35	115	6.0	8.0
11	薛冷	昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室	2	19	2.0	2.0